Kami menggunakan cookie. Cookie dan penyimpanan browser menjaga Anda tetap masuk dan mengingat preferensi Anda. Dengan izin Anda, kami juga mengukur cara situs digunakan. Anda dapat kapan saja. Lihat kebijakan cookie kami.

Baru di sini? Lihat cara kerjanya Tur 1 menit tentang area uji coba, model, dan API key Anda.

Devstral 2 2512 vs Qwen3.5-27B: harga API, konteks & fitur · api14

Mistral: Devstral 2 2512 lawan Qwen: Qwen3.5-27B

Perbandingan berdampingan Mistral: Devstral 2 2512 (US$1,40 / 1 jt token (≈ Rp 25.339)) dan Qwen: Qwen3.5-27B (US$0,91 / 1 jt token (≈ Rp 16.470)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.

Spesifikasi

	Mistral: Devstral 2 2512	Qwen: Qwen3.5-27B
Penyedia	Mistral	Qwen
Masukan	US$1,40 / 1 jt token (≈ Rp 25.339)	US$0,91 / 1 jt token (≈ Rp 16.470)
Keluaran	US$7,00 / 1 jt token (≈ Rp 126.693)	US$9,10 / 1 jt token (≈ Rp 164.701)
Baca cache	US$0,14 / 1 jt token (≈ Rp 2.534)	-
Jendela konteks	262.144	262.144
Output maks.	209.715	81.920
Masukan	text, file	text, image, video
Keluaran	text	text
panggilan alat
Output terstruktur
Pengaturan penalaran
Ditambahkan	9 Des 2025	25 Feb 2026

Perbedaan utama

Qwen: Qwen3.5-27B 35% lebih murah untuk token input.
Mistral: Devstral 2 2512 23% lebih murah untuk token output.
Hanya Qwen: Qwen3.5-27B yang mendukung pengaturan tingkat penalaran.
Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,00490 dengan Mistral: Devstral 2 2512 dan US$0,00546 dengan Qwen: Qwen3.5-27B.

Lebih mendalam

Mistral: Devstral 2 2512 dibuat oleh Mistral, dan Qwen: Qwen3.5-27B dibuat oleh Qwen. Keduanya adalah model generasi teks, artinya keduanya menerima input dan mengembalikan teks, dan keduanya dilayani melalui api14 di bawah antarmuka yang kompatibel dengan OpenAI yang sama. Devstral 2 2512 dirilis oleh penyedianya pada 2025-12-09, sedangkan Qwen3.5-27B memiliki tanggal rilis penyedia 2026-02-25, jadi model Qwen adalah yang lebih baru di antara keduanya.

Kedua model berbagi jendela konteks 262144 token, jadi tidak ada yang unggul di sana. Perbedaannya terletak pada modalitas input dan opsi penyetelan. Devstral 2 2512 menerima input teks dan file, sedangkan Qwen3.5-27B menerima input teks, gambar dan video, yang membuat model Qwen menjadi pilihan ketika prompt Anda menyertakan media visual. Qwen3.5-27B juga mengekspos kontrol penalaran (include_reasoning dan reasoning) yang tidak dicantumkan Devstral 2 2512, bersama dengan logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k dan repetition_penalty. Devstral 2 2512 mencantumkan set parameter yang lebih kecil, tetapi kedua model mendukung tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, temperature, top_p, seed, stop, max_tokens, frequency_penalty dan presence_penalty, jadi pemanggilan fungsi dan output terstruktur berfungsi di kedua sisi.

Bagi pengembang yang memilih di antara keduanya, keputusan biasanya bermuara pada jenis input dan bentuk biaya daripada konteks mentah. Jika tugas Anda adalah pekerjaan kode atau teks pada file besar, Devstral 2 2512 menangani input file secara langsung dan merupakan opsi yang lebih murah pada token output, yang penting ketika model menulis respons panjang. Jika tugas Anda melibatkan gambar atau video, atau Anda menginginkan jejak penalaran dan kontrol pengambilan sampel yang lebih halus seperti top_k, min_p atau logprobs, Qwen3.5-27B adalah pilihan yang tepat, dan ini adalah opsi yang lebih murah pada token input, yang penting ketika Anda mengirim prompt besar. Ketika keduanya bisa bekerja, pertimbangkan apakah lalu lintas Anda berat input atau berat output, karena kedua model lebih murah pada sisi yang berlawanan dari pemisahan itu.

Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama, karena gateway tersebut kompatibel dengan OpenAI. Anda mengarahkan klien Anda ke base URL api14, mengirim permintaan chat completions seperti biasa, dan mengatur field model ke "mistralai/devstral-2512" atau "qwen/qwen3.5-27b". Semua hal lain dalam body permintaan, termasuk messages, tools dan response_format, tetap seperti adanya. Beralih di antara keduanya adalah perubahan satu baris pada model id, sehingga Anda dapat melakukan benchmark keduanya terhadap beban kerja Anda sendiri tanpa menulis ulang kode integrasi.

Ada kasus di mana model yang tidak Anda pilih tetap menjadi pilihan yang lebih baik. Jika Anda memerlukan output penalaran atau input gambar dan video, Devstral 2 2512 tidak dapat melayani permintaan itu, jadi Qwen3.5-27B menang terlepas dari harga. Jika Anda memerlukan input file dan beban kerja Anda didominasi oleh output yang dihasilkan, Qwen3.5-27B adalah pilihan yang lebih lemah dari segi biaya, dan Devstral 2 2512 adalah default yang masuk akal. Periksa tabel harga langsung di halaman ini untuk tarif terkini sebelum Anda memutuskan, karena sisi yang lebih murah bergantung pada rasio input-ke-output Anda.

Berganti cukup dengan satu string

Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "mistralai/devstral-2512" ke "qwen/qwen3.5-27b", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.

Detail & area uji coba Mistral: Devstral 2 2512 →Detail & area uji coba Qwen: Qwen3.5-27B →

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "qwen/qwen3.5-27b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Mistral: Devstral 2 2512 lawan Qwen: Qwen3.5-27B

Spesifikasi

Perbedaan utama

Lebih mendalam

Berganti cukup dengan satu string

Perbandingan lainnya